亚马逊和英伟达的关系刚刚变得更加紧密。两家公司周三宣布扩大合作伙伴关系，其中包括一项协议，将在亚马逊的数据中心新增200万块英伟达GPU芯片。

这些GPU专为满足训练和运行AI模型的重度计算需求而设计，包括英伟达Blackwell Ultra、Rubin和Rubin Ultra GPU。这些芯片将于2027年和2028年进入亚马逊网络服务（AWS）的数据中心。

这一消息是在英伟达季度财报电话会议期间宣布的，距离亚马逊同意从今年开始在AWS基础设施中部署超过100万块英伟达GPU仅过去了五个月。英伟达在一份声明中表示，自那以来，“需求已超出预期”。

两家公司均未披露财务条款。目前尚不清楚英伟达的确切回报是多少。但考虑到GPU的单价成本，这笔交易的规模高达数百亿美元。

这一公告之所以引人注目，不仅在于其规模之大和增长之快，还因为它超出了亚马逊单纯采购更多英伟达芯片的范畴。而且，这一合作是在亚马逊同时投资自研、可能形成竞争的AI芯片的背景下达成的。

英伟达周三表示，其技术——包括将数千块GPU连接成一个系统的网络硬件，以及其开源模型、CPU、数据处理软件和机器人平台——也将全面集成到AWS中。

两家公司表示，来自初创公司、企业、AI实验室乃至政府的“需求激增”影响了双方更紧密合作的决定。

此次扩大合作之际，亚马逊正在加大自研AI芯片的力度——尤其是在CPU方面，CPU是服务器核心的通用处理器。

亚马逊一直在自研芯片，以减少对英伟达的依赖，甚至与这家芯片巨头展开竞争。亚马逊AI负责人Peter DeSantis曾表示，AWS正在洽谈将其Trainium芯片——在深度学习工作负载方面是英伟达H100或Blackwell芯片的直接替代品——出售给其他公司用于数据中心。亚马逊基于Arm架构的Graviton CPU也被视为英特尔和AMD传统服务器芯片的挑战者。

亚马逊表示其定制芯片业务正在增长，在最近一次财报电话会议上指出，该业务年化收入运行率已突破 250 亿美元，这得益于 Anthropic 和 OpenAI 等 AI 实验室总计 2250 亿美元的承诺投入。

但看起来，Nvidia 仍然是 AI 芯片领域的王者。

随着亚马逊从第三季度开始向 AWS 新增 200 万颗 GPU 芯片，Nvidia 还计划发送数量不详的 Vera CPU，“其中一些与 Rubin 集成，另一些则独立出货”，据 Nvidia 首席财务官 Colette Kress 表示。

Nvidia 首席执行官黄仁勋对公司的 Vera CPU 抱有宏大计划，早在 5 月他就夸口称，为公司找到了一个“全新的 2000 亿美元 TAM（潜在市场）”。

除了 AWS 之外，Kress 周三表示，Nvidia 预计 Vera 将被“所有主流超大规模云厂商、新型云服务商、AI 实验室和系统 OEM 厂商部署，且向主要合作伙伴的出货已经在进行中”，这些合作伙伴包括 Oracle 和 SpaceX AI。

这一合作还延伸到了亚马逊的仓储机器人和企业级产品。

Kress 表示，亚马逊计划采用 Nvidia 的完整物理 AI 技术栈来驱动其机器人队伍。该技术栈包括 Omniverse（其仿真与数字孪生平台）、Cosmos（其世界模型平台）、Isaac（其机器人开发平台）以及 Jetson（面向机器人和边缘 AI 的计算硬件）。本周，Nvidia 还推出了新版本的 Jetson，定位为一款更易用的机器人计算机，面向“入门级边缘 AI”。

在企业端，AWS 将在 Amazon Bedrock（其托管基础模型平台）和 SageMaker（其托管云服务）上提供 Nvidia 的 Nemotron 系列开源模型。

Nvidia 周三还报告称，第二季度销售额达到 962 亿美元，超出分析师预期。数据中心收入占 Nvidia 本季度销售额的大部分，达到 890 亿美元，同比增长 117%。

Nvidia 表示，预计第三季度营收将达到 1080 亿美元，其中一部分将来自其下一代 Rubin GPU。Nvidia 表示，本季度已开始生产出货。投资者一直在关注 Rubin 在第三季度的首批销售情况，以判断对其下一代硬件的需求是否会持续。

英伟达已承诺投入 2790 亿美元，用于保障当前及未来数据中心项目的供应和制造产能，较上季度的 1190 亿美元大幅增加。这家芯片制造商正寻求锁定内存和制造产能，以满足未来几年的人工智能需求。该承诺包括本财年剩余时间预计支出的 920 亿美元，以及 2028 财年另外的 870 亿美元。

黄仁勋在周三的电话会议上表示：“对行业而言，重要的是人工智能现在正在从事有生产力、有价值的工作。AI 正在生成可盈利的 token……如果我们有更多算力，就能生成更多可盈利的 token，这将为所有服务带来更多利润。这正是我们目前所处的阶段，也是所有人都在加码投入的原因。”

随着 AI 公司向基础设施投入数千亿美元，投资者将关注额外算力是否确实能如此直接地转化为额外利润。